Régies d'irrigation et rendement de la tomate de serre(Lycopersicon esculentum mill.) en mélange sciure-tourbe
Bibliographic record
Abstract
Pour la tomate de serre, un mélange de 70 % de sciure d'épinette blanche et de 30 % de tourbe de sphaigne brune semble particulièrement intéressant comme substitut à la laine de roche au Québec, mais sa régie d'irrigation doit être adaptée. Cette expérience avait pour but de déterminer cette régie afin d'obtenir les meilleurs rendements et économies d'eau. Différentes régies pour ce mélange (irrigué en fonction du potentiel matriciel (ST/T-12), par minuterie avec correction pour la radiation solaire (ST/M) ou avec remontée capillaire pour deux potentiels matriciels différents (ST/R-11, ST/R-9)) ont été comparées à la laine de roche (LR/M) irriguée selon ST/M. ST/T-12 a permis une augmentation du rendement comparativement à LR/M. La meilleure économie d'eau a été réalisée en remontée capillaire pour le substrat le plus humide (ST/R-9). Finalement, les rendements ont été négativement corrélés au potentiel matriciel moyen maintenu dans le substrat.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".